ziguishian/MxPage

MxPage – AI 기반 데스크톱 워크벤치 for e-commerce 제품 이미지

정의 – 오픈소스 Electron 기반 데스크톱 애플리케이션으로, 판매자(또는 제품 목록을 만드는 모든 사람)가 대규모 언어 및 이미지 모델을 사용하여 메인 제품 사진, 다중 페이지 상세 페이지 그래픽 및 소셜 미디어 비주얼을 생성할 수 있게 해줍니다. 이 도구는 Windows 또는 macOS에서 로컬로 실행되며, 텍스트-이미지 생성을 위해 OpenAI 호환 API와 통신하고 모든 데이터를 사용자의 컴퓨터에 저장합니다.

주요 기능

영역	할 수 있는 일
제품 페이지 생성	참조 사진 업로드, 알려진 제품 정보 입력, 대상 플랫폼(타오바오, 핀둬둬, 더우인, 샤오홍슈 등) 및 언어 선택, 앱이 자동으로 히어로 이미지, 전체 길이 상세 페이지(히어로 이미지 3-10개, 상세 화면 4-20개) 및 모바일 미리보기 목업을 생성합니다.
콘텐츠 계획	내장 LLM 플래너가 판매 포인트, 사용 시나리오, 증거 및 누락된 정보를 추출하고, 생성 전에 사용자에게 알 수 없는 값을 확인하도록 요청합니다.
다중 플랫폼 스타일링	플랫폼별 프롬프트 사전 설정이 각 중국 전자상거래 채널에 맞게 문구와 시각적 스타일을 조정합니다.
일괄 처리	전체 제품 폴더를 대기열에 넣고 순차적으로 실행하며, 항목별 실패를 확인하고 중단된 지점에서 다시 시작할 수 있습니다.
이미지 번역	고정된 번역 프롬프트를 사용하여 기존 제품 이미지를 다른 언어로 번역합니다(단일, 일괄 또는 폴더). 제품 계획 에이전트가 필요 없습니다.
편집 및 전달	생성 후 각 이미지를 편집하고, 원본과 번역된 버전을 비교하고, 편집 기록을 유지하고, 모든 자산의 ZIP 또는 단일 긴 스크롤 상세 이미지를 내보낼 수 있습니다.
모니터링	현재 워크플로 단계, 이미지별 지연 시간, API 비용 추정치(CNY로 표시) 및 12개월 사용 히트맵을 실시간으로 확인할 수 있습니다.
사용자 센터	아바타, 최근 사용 통계, 모델 구성 UI 및 "정보" 페이지.

작동 방식 (V4 워크플로)

PREPARE → PLAN → WAITING_INPUT → ART_DIRECTION →
GENERATE → IMAGE_REVIEW → SET_REVIEW →
COMPLETED / PARTIAL / FAILED

• LLM은 JSON 계획과 스토리보드를 반환합니다. 첫 번째 히어로 이미지가 생성된 후 나머지 이미지는 병렬로 가져옵니다(최대 2개의 동시 호출). 모든 레이아웃은 로컬에서 수행됩니다: 텍스트 블록 배치, 줄 바꿈 유지, 표 유지, 최종 긴 스크롤 이미지는 추가 LLM 호출 없이 조립됩니다.
• 체크포인트가 유지되므로 실행을 중지하고 문제를 해결한 후 이미 생성된 자산에 대해 다시 비용을 지불하지 않고 재개할 수 있습니다.
• 오류(시간 초과, 잘못된 응답)는 자동으로 재시도되지 않습니다. UI가 추가 크레딧을 사용하기 전에 사용자에게 묻습니다.

시작하기

1. Releases 페이지에서 적절한 ZIP을 다운로드합니다(Windows x64, macOS ARM64 또는 Intel). 패키지에는 Electron과 작은 Node.js 백엔드가 포함되어 있으며 별도의 Node 설치가 필요하지 않습니다.
2. 실행 파일(MxPage.exe 또는 MxPage.app)을 실행합니다.
3. API 구성 창(왼쪽 하단 아바타)을 열고 구조화된 JSON 응답과 이미지 생성을 지원하는 OpenAI 호환 서비스의 URL과 API 키를 입력합니다(예: 공식 OpenAI API, Azure OpenAI 또는 자체 호스팅 모델 게이트웨이).
4. 업로드를 클릭하여 참조 제품 사진을 추가하고, 표시된 질문(크기, 재질 등)에 답하고, 대상 플랫폼과 언어를 선택한 다음 시작을 클릭합니다.
5. 진행률 표시줄을 보고, 필요한 경우 생성된 이미지를 편집하고, 마지막으로 자산을 내보냅니다.

기술 스택

• 프론트엔드 – Electron 셸 내부의 React + Next.js(로컬에서 제공).
• 백엔드 – Node.js 24, SQLite 데이터베이스가 있는 Prisma ORM(prisma/dev.db).
• AI 통합 – lib/ai에는 공급자 어댑터가 포함되어 있습니다. 기본 워크플로는 텍스트 계획을 위해 GPT-6 Luna라는 모델과 이미지 생성을 위해 GPT-Image 2.5 Flare를 기대하지만, 필요한 JSON 스키마를 반환하는 모든 모델이 작동합니다.
• 이미지 처리 – 최종 긴 스크롤 페이지의 크기 조정/구성을 위한 sharp.
• 테스트 – Jest 단위 테스트, 워크플로 중심 테스트(npm run test:detail) 및 데스크톱 빌드용 스모크 테스트.

라이선스 및 커뮤니티

• 소스 코드는 허용적인 MIT 라이선스로 공개됩니다. 생성된 이미지와 타사 자산은 기본 모델 공급자 및 저작권 보유자의 조건에 따라 달라질 수 있습니다.
• 프로젝트는 灵矩绘境 (MatrixInspire) 에서 유지 관리합니다. 이슈, 기능 요청 및 버그 보고는 GitHub Issues 트래커를 통해 환영합니다. 커뮤니티 채팅용 QR 코드는 README에 제공됩니다.

사용을 고려해야 할 대상

• 여러 중국 마켓플레이스에서 빠르고 일관된 제품 비주얼이 필요한 중소 규모 전자상거래 판매자.
• 모든 SKU에 대해 디자이너를 고용하지 않고 제품 페이지를 프로토타이핑하려는 마케팅 팀.
• 로컬에서 실행되는 생성형 AI 워크플로를 구축하거나 확장하는 데 관심이 있는 개발자(코드베이스는 완전히 공개되어 있으며 V4 상태 머신 구현을 포함합니다).

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위의 모든 정보는 저장소의 README에서 직접 가져온 것입니다. 추가 기능은 추론되지 않았습니다.